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目次
商品簡介
本書系統介紹了運籌學的基本理論與應用方法，內容涵蓋線性規劃、對偶理論、整數規劃、目標規劃、運輸問題、網絡模型及決策分析等，相關部分都有案例分析及WinQSB軟件介紹，同時每章都附有課後習題和參考答案，便於讀者進一步學習。
本書可用做經濟管理類專業本科生教材，也可作為其他相關專業的參考用書。
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作者簡介
朱九龍，男，江西臨川人，管理學博士，經濟學博士後，教授，碩士生導師。自2006年以來，一直承擔本科生運籌學和碩士研究生高級運籌學課程的授課任務及科研工作。近年來，主持和主研國家自然科學基金項目六項、國家社科基金項目兩項、教育部人文社科基金項目四項、省社會科學基金項目五項、其他省部級項目三十余項；發表學術論文六十餘篇，出版學術專著兩部，教材三部；獲得省科技進步二等獎一項，其他學術科研獎勵十余項。
目次
第1章運籌學概論 1
1.1運籌學發展簡史 1
1.2運籌學的性質和特點 3
1.3運籌學應用的工作步驟 4
1.4運籌學模型 6
1.5運籌學的應用 7
1.6運籌學發展展望 8
第2章線性規劃 10
2.1數學模型 10
2.2圖解法 14
2.2.1 圖解法的步驟 14
2.2.2 線性規劃的幾種可能結果 15
2.2.3 圖解法總結 16
2.3線性規劃的標準型 17
2.3.1 線性規劃的標準型形式 17
2.3.2 線性規劃模型的標準化步驟 18
2.4線性規劃的有關概念 20
2.4.1 線性規劃問題解的概念 20
2.4.2 線性規劃問題的幾何意義 23
2.5單純形法 23
2.5.1 普通單純形法 23
2.5.2 線性規劃解的判別定理歸納 26
2.5.3 單純形法的進一步討論 29
2.6案例分析及WinQSB軟件應用 36
2.6.1 WinQSB操作簡介 36
2.6.2 與Office文檔交換數據 38
2.6.3 運用WinQSB求解線性規劃問題 38
習題 44
第3章線性規劃的對偶理論 47
3.1對偶線性規劃模型 47
3.1.1 對偶問題的提出 47
3.1.2 對偶問題的定義 49
3.1.3 原問題與對偶問題的對應關係 50
3.1.4 對偶關係 51
3.2對偶問題的性質 54
3.2.1 對偶性質 54
3.2.2 單純形法的矩陣描述 58
3.2.3 對偶問題解的經濟含義與影子價格(shadow price) 65
3.3對偶單純形法 68
3.3.1 對偶單純形法的基本思路 68
3.3.2 對偶單純形法的計算步驟及評價 69
3.4靈敏度分析與參數分析 71
3.4.1 靈敏度分析 71
3.4.2 參數分析 86
3.4.3 參數線性規劃 86
3.5線性規劃的擴展運用：DEA模型 90
3.5.1 C2R模型 91
3.5.2 C2R模型的對偶模型 92
3.5.3 C2R模型和C2R模型的對偶模型實例 92
3.6案例分析及WinQSB軟件應用 94
習題 100
第4章整數規劃 103
4.1整數規劃的數學模型 103
4.1.1 人力資源安排 104
4.1.2 場所選擇 105
4.1.3 指派問題 105
4.1.4 固定費用問題 106
4.2純整數規劃求解 107
4.2.1整數規劃問題圖解法 107
4.2.2 分支定界法 108
4.2.3 割平面法 111
4.30-1規劃求解(隱枚舉法) 113
4.4指派問題 115
4.4.1 指派問題的標準形式及其數學模型 115
4.4.2 匈牙利解法 116
4.4.3 非標準形式的指派問題 119
4.5案例分析及WinQSB軟件應用 122
習題 128
第5章目標規劃 131
5.1目標規劃的數學模型 131
5.1.1 目標規劃問題的提出 131
5.1.2 目標規劃問題建模 132
5.2目標規劃圖解法 137
5.3單純形法 139
5.4案例分析及WinQSB軟件應用 142
習題 146
第6章運輸問題 148
6.1運輸問題的數學模型及其特徵 149
6.1.1 運輸問題的數學模型 149
6.1.2 運輸問題的特徵 152
6.2運輸問題求解 153
6.2.1 初始方案確定 154
6.2.2 最優性檢驗 162
6.2.3 閉回路法調整方案 166
6.2.4 表上作業法的幾點說明 169
6.3運輸模型的應用 170
6.3.1 產銷不平衡問題 170
6.3.2 需求不確定的運輸問題 173
6.3.3 生產與儲存問題 174
6.4案例分析及WinQSB軟件應用 176
習題 181
第7章網絡模型 185
7.1最短路問題 185
7.1.1 基本概念 186
7.1.2 最短路問題算法介紹 189
7.2最小生成樹問題 194
7.2.1 基本概念 194
7.2.2 最小生成樹的算法 195
7.3最大流問題 198
7.3.1 基本概念 198
7.3.2 最大流最小割定理 199
7.3.3 最大流問題的Ford-Fulkerson算法 200
7.3.4 Ford-Fulkerson算法舉例 201
7.4中國郵路問題 203
7.4.1 問題描述 203
7.4.2 定理 204
7.4.3 中國郵路問題的求解思路 204
7.4.4 中國郵路問題的求解方法――奇偶點圖上作業法 204
7.4.5 奇偶點圖上作業法的步驟 205
7.4.6 討論 206
7.5案例分析及WinQSB軟件應用 207
7.5.1 網絡模型模塊簡介 207
7.5.2 最小支撐樹(Minimal Spanning Tree) 207
7.5.3 最短路問題(Shortest Path Problem) 209
7.5.4 最大流問題(Maxmal Flow Problem) 211
7.5.5 旅行商問題(Traveling Salesman Problem) 214
習題 216
第8章網絡計劃 220
8.1繪製網絡圖 221
8.1.1 項目網絡圖的基本概念 221
8.1.2 繪製網絡圖 222
8.1.3 工序時間估計 225
8.2網絡時間參數 225
8.2.1 時間參數公式及其含義 225
8.2.2 計算實例 227
8.2.3 項目完工的概率 228
8.3網絡計劃的優化與調整 230
8.3.1 時間成本控制 230
8.3.2 資源的合理配置 232
8.4案例分析及WinQSB軟件應用 234
8.4.1 操作步驟 234
8.4.2 網絡計劃常用術語詞其含義(表8-10) 237
習題 238
第9章動態規劃 241
9.1動態規劃數學模型 241
9.1.1 動態規劃的原理 242
9.1.2 動態規劃的基本概念 245
9.1.3 動態規劃的一般步驟 246
9.2資源分配問題 247
9.3生產與存儲問題 254
9.3.1 生產計劃問題 254
9.3.2 不確定性的採購問題 260
9.4背包問題 262
9.5其他動態規劃模型 264
9.5.1 求解線性規劃模型 264
9.5.2 求解非線性規劃模型 268
9.5.3 設備更新問題 269
9.6案例分析及WinQSB軟件應用 271
9.6.1 最短路問題 271
9.6.2 背包問題(Knapsack Problem) 273
9.6.3 生產存儲問題(Production and Inventory Scheduling) 274
習題 276
第10章決策論 278
10.1決策分析的基本問題 279
10.1.1 決策分析的基本概念和原理 279
10.1.2 決策分析的基本原則 280
10.1.3 決策分析的基本分類 281
10.2確定型和非確定型決策 282
10.2.1 確定型決策 282
10.2.2 非確定型決策 283
10.3風險型決策 289
10.3.1 期望值準則(Expected value criterion) 289
10.3.2 決策樹法 292
10.3.3 貝葉斯決策(Bayesian Decision Theory) 295
10.4效用理論 298
10.4.1 效用的概念 298
10.4.2 效用曲線的繪製 300
10.4.3 效用曲線的類型 300
10.4.4 效用曲線的應用 301
10.5馬爾可夫決策(Markov Decision) 304
10.5.1 馬爾可夫決策模型 304
10.5.2 馬爾可夫決策的基本方程組 308
10.5.3 馬爾可夫決策問題的改進算法 310
10.6案例分析及WinQSB軟件應用 313
10.6.1 效益表分析 313
10.6.2 決策樹 314
10.6.3 貝葉斯分析 317
10.6.4 馬爾可夫過程 319
習題 321
第11章多屬性決策 324
11.1多屬性決策的基本概念 324
11.1.1 多屬性決策的基本要素 325
11.1.2 多屬性決策的基本步驟 325
11.1.3 屬性的類型及預處理 326
11.2屬性權重 329
11.2.1 建立判斷矩陣 329
11.2.2 主觀賦權方法 330
11.2.3 客觀賦權方法 330
11.2.4 綜合集成賦權法 331
11.3決策方法 333
11.3.1 五種準則法 333
11.3.2 加權和法 336
11.3.3 加權積法* 338
11.3.4 理想解法 338
11.3.5 主分量分析法 340
11.3.6 模糊決策法 342
11.3.7 動態決策法 342
11.4層次分析法 342
11.4.1 建立遞階層次結構 344
11.4.2 判斷矩陣與權係數 344
11.4.3 一致性檢驗 345
習題 350
參考文獻 352
掃碼獲取本書習題參考答案 353
1.1運籌學發展簡史 1
1.2運籌學的性質和特點 3
1.3運籌學應用的工作步驟 4
1.4運籌學模型 6
1.5運籌學的應用 7
1.6運籌學發展展望 8
第2章線性規劃 10
2.1數學模型 10
2.2圖解法 14
2.2.1 圖解法的步驟 14
2.2.2 線性規劃的幾種可能結果 15
2.2.3 圖解法總結 16
2.3線性規劃的標準型 17
2.3.1 線性規劃的標準型形式 17
2.3.2 線性規劃模型的標準化步驟 18
2.4線性規劃的有關概念 20
2.4.1 線性規劃問題解的概念 20
2.4.2 線性規劃問題的幾何意義 23
2.5單純形法 23
2.5.1 普通單純形法 23
2.5.2 線性規劃解的判別定理歸納 26
2.5.3 單純形法的進一步討論 29
2.6案例分析及WinQSB軟件應用 36
2.6.1 WinQSB操作簡介 36
2.6.2 與Office文檔交換數據 38
2.6.3 運用WinQSB求解線性規劃問題 38
習題 44
第3章線性規劃的對偶理論 47
3.1對偶線性規劃模型 47
3.1.1 對偶問題的提出 47
3.1.2 對偶問題的定義 49
3.1.3 原問題與對偶問題的對應關係 50
3.1.4 對偶關係 51
3.2對偶問題的性質 54
3.2.1 對偶性質 54
3.2.2 單純形法的矩陣描述 58
3.2.3 對偶問題解的經濟含義與影子價格(shadow price) 65
3.3對偶單純形法 68
3.3.1 對偶單純形法的基本思路 68
3.3.2 對偶單純形法的計算步驟及評價 69
3.4靈敏度分析與參數分析 71
3.4.1 靈敏度分析 71
3.4.2 參數分析 86
3.4.3 參數線性規劃 86
3.5線性規劃的擴展運用：DEA模型 90
3.5.1 C2R模型 91
3.5.2 C2R模型的對偶模型 92
3.5.3 C2R模型和C2R模型的對偶模型實例 92
3.6案例分析及WinQSB軟件應用 94
習題 100
第4章整數規劃 103
4.1整數規劃的數學模型 103
4.1.1 人力資源安排 104
4.1.2 場所選擇 105
4.1.3 指派問題 105
4.1.4 固定費用問題 106
4.2純整數規劃求解 107
4.2.1整數規劃問題圖解法 107
4.2.2 分支定界法 108
4.2.3 割平面法 111
4.30-1規劃求解(隱枚舉法) 113
4.4指派問題 115
4.4.1 指派問題的標準形式及其數學模型 115
4.4.2 匈牙利解法 116
4.4.3 非標準形式的指派問題 119
4.5案例分析及WinQSB軟件應用 122
習題 128
第5章目標規劃 131
5.1目標規劃的數學模型 131
5.1.1 目標規劃問題的提出 131
5.1.2 目標規劃問題建模 132
5.2目標規劃圖解法 137
5.3單純形法 139
5.4案例分析及WinQSB軟件應用 142
習題 146
第6章運輸問題 148
6.1運輸問題的數學模型及其特徵 149
6.1.1 運輸問題的數學模型 149
6.1.2 運輸問題的特徵 152
6.2運輸問題求解 153
6.2.1 初始方案確定 154
6.2.2 最優性檢驗 162
6.2.3 閉回路法調整方案 166
6.2.4 表上作業法的幾點說明 169
6.3運輸模型的應用 170
6.3.1 產銷不平衡問題 170
6.3.2 需求不確定的運輸問題 173
6.3.3 生產與儲存問題 174
6.4案例分析及WinQSB軟件應用 176
習題 181
第7章網絡模型 185
7.1最短路問題 185
7.1.1 基本概念 186
7.1.2 最短路問題算法介紹 189
7.2最小生成樹問題 194
7.2.1 基本概念 194
7.2.2 最小生成樹的算法 195
7.3最大流問題 198
7.3.1 基本概念 198
7.3.2 最大流最小割定理 199
7.3.3 最大流問題的Ford-Fulkerson算法 200
7.3.4 Ford-Fulkerson算法舉例 201
7.4中國郵路問題 203
7.4.1 問題描述 203
7.4.2 定理 204
7.4.3 中國郵路問題的求解思路 204
7.4.4 中國郵路問題的求解方法――奇偶點圖上作業法 204
7.4.5 奇偶點圖上作業法的步驟 205
7.4.6 討論 206
7.5案例分析及WinQSB軟件應用 207
7.5.1 網絡模型模塊簡介 207
7.5.2 最小支撐樹(Minimal Spanning Tree) 207
7.5.3 最短路問題(Shortest Path Problem) 209
7.5.4 最大流問題(Maxmal Flow Problem) 211
7.5.5 旅行商問題(Traveling Salesman Problem) 214
習題 216
第8章網絡計劃 220
8.1繪製網絡圖 221
8.1.1 項目網絡圖的基本概念 221
8.1.2 繪製網絡圖 222
8.1.3 工序時間估計 225
8.2網絡時間參數 225
8.2.1 時間參數公式及其含義 225
8.2.2 計算實例 227
8.2.3 項目完工的概率 228
8.3網絡計劃的優化與調整 230
8.3.1 時間成本控制 230
8.3.2 資源的合理配置 232
8.4案例分析及WinQSB軟件應用 234
8.4.1 操作步驟 234
8.4.2 網絡計劃常用術語詞其含義(表8-10) 237
習題 238
第9章動態規劃 241
9.1動態規劃數學模型 241
9.1.1 動態規劃的原理 242
9.1.2 動態規劃的基本概念 245
9.1.3 動態規劃的一般步驟 246
9.2資源分配問題 247
9.3生產與存儲問題 254
9.3.1 生產計劃問題 254
9.3.2 不確定性的採購問題 260
9.4背包問題 262
9.5其他動態規劃模型 264
9.5.1 求解線性規劃模型 264
9.5.2 求解非線性規劃模型 268
9.5.3 設備更新問題 269
9.6案例分析及WinQSB軟件應用 271
9.6.1 最短路問題 271
9.6.2 背包問題(Knapsack Problem) 273
9.6.3 生產存儲問題(Production and Inventory Scheduling) 274
習題 276
第10章決策論 278
10.1決策分析的基本問題 279
10.1.1 決策分析的基本概念和原理 279
10.1.2 決策分析的基本原則 280
10.1.3 決策分析的基本分類 281
10.2確定型和非確定型決策 282
10.2.1 確定型決策 282
10.2.2 非確定型決策 283
10.3風險型決策 289
10.3.1 期望值準則(Expected value criterion) 289
10.3.2 決策樹法 292
10.3.3 貝葉斯決策(Bayesian Decision Theory) 295
10.4效用理論 298
10.4.1 效用的概念 298
10.4.2 效用曲線的繪製 300
10.4.3 效用曲線的類型 300
10.4.4 效用曲線的應用 301
10.5馬爾可夫決策(Markov Decision) 304
10.5.1 馬爾可夫決策模型 304
10.5.2 馬爾可夫決策的基本方程組 308
10.5.3 馬爾可夫決策問題的改進算法 310
10.6案例分析及WinQSB軟件應用 313
10.6.1 效益表分析 313
10.6.2 決策樹 314
10.6.3 貝葉斯分析 317
10.6.4 馬爾可夫過程 319
習題 321
第11章多屬性決策 324
11.1多屬性決策的基本概念 324
11.1.1 多屬性決策的基本要素 325
11.1.2 多屬性決策的基本步驟 325
11.1.3 屬性的類型及預處理 326
11.2屬性權重 329
11.2.1 建立判斷矩陣 329
11.2.2 主觀賦權方法 330
11.2.3 客觀賦權方法 330
11.2.4 綜合集成賦權法 331
11.3決策方法 333
11.3.1 五種準則法 333
11.3.2 加權和法 336
11.3.3 加權積法* 338
11.3.4 理想解法 338
11.3.5 主分量分析法 340
11.3.6 模糊決策法 342
11.3.7 動態決策法 342
11.4層次分析法 342
11.4.1 建立遞階層次結構 344
11.4.2 判斷矩陣與權係數 344
11.4.3 一致性檢驗 345
習題 350
參考文獻 352
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